
Técnica muy muy rudimentaria, dibuja los valores en una imagen --> https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/papers/Precognition/Sun_SuperTML_Two-Dimensional_Word_Embedding_for_the_Precognition_on_Structured_Tabular_CVPRW_2019_paper.pdf

Técnica rudimentaria, pero interesante, lo que hace es si tiene 12 características convierte a una imagen de 12x12 en la que cada píxel es representado en una tonalidad según su valor numérico --> https://ieeexplore.ieee.org/document/9237969

Técnica muy interesante --> https://paperswithcode.com/paper/converting-tabular-data-into-images-for-deep
Deepinsight --> https://www.nature.com/articles/s41598-021-90923-y
	El código PIP de Deepinsight --> https://github.com/nicomignoni/tab2img
	
Este Kaggle es interesante ya que tiene el link de dos técnicas con el código que hay que incorporar --> https://www.kaggle.com/general/199227
Otro código sacado del ejemplo de Kaggle --> https://gist.github.com/oguiza/26020067f499d48dc52e5bcb8f5f1c57


######## Nuevos códigos #################

Sharma, A., Vans, E., Shigemizu, D. et al. DeepInsight: A methodology to transform a non-image data to an image for convolution neural network architecture. Sci Rep 9, 11399 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41598-019-47765-6
http://www.alok-ai-lab.com/tools.php
https://pypi.org/project/tab2img/

Zhu, Y., Brettin, T., Xia, F. et al. Converting tabular data into images for deep learning with convolutional neural networks. Sci Rep 11, 11325 (2021).
https://doi.org/10.1038/s41598-021-90923-y
https://github.com/zhuyitan/IGTD

Sharma, A., Kumar, D. Classification with 2-D convolutional neural networks for breast cancer diagnosis. Sci Rep 12, 21857 (2022).
https://doi.org/ 10.1038/s41598-022-26378-6

Lee, Euna, Myungwoo Nam, and Hongchul Lee. "Tab2vox: CNN-Based Multivariate Multilevel Demand Forecasting Framework by Tabular-To-Voxel
Image Conversion." Sustainability 14.18 (2022): 11745.
https://doi.org/10.3390/su141811745
